数据挖掘实验报告(一)
数据挖掘实验报告1
实验一 ID3算法实现
一、实验目的
通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。
实验类型：验证
计划课间：4学时
二、实验内容
1、分析决策树算法的实现流程；
2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程；
3、根据算法描述编程实现算法，调试运行；
4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。
三、实验方法
算法描述：
以代表训练样本的单个结点开始建树；
若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记；
否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性；
对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本；
算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树
递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止：
给定结点的所有样本属于同一类；
没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行
四、实验步骤
1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述：
Struct
{int Attrib_Col; // 当前节点对应属性
int Value; // 对应边值
Tree_Node* Left_Node; // 子树
Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点
Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点
int ClassNo; // 对应分类标号
}Tree_Node;
2、整体算法流程
主程序：
InputData();
T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib);
OutputRule(T);
释放内存;
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告（一）
数据预处理
姓名：李圣杰
班级：计算机1304
学号：1311610602
一、实验目的
1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理
2.掌握链表的使用方法
3.掌握文件读取的方法
二、实验设备
PC一台，dev-c++5.11
三、实验内容
数据平滑
假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）：
(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
四、实验原理
使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值
五、实验步骤
代码
#include
#include
#include
#define DEEP 3
#define DATAFILE "data.txt" #define VPT 10
//定义结构体
typedef struct chain{
int num;
struct chain *next;
}* data;
//定义全局变量
data head,p,q;
数据挖掘-WEKA实验报告一
数据挖掘-WEKA 实验报告一
一、实验内容
1、Weka 工具初步认识（掌握weka程序运行环境）
2、实验数据预处理。（掌握weka中数据预处理的使用）
对weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件，进行一下操作。
1）、加载数据，熟悉各按钮的功能。
2）、熟悉各过滤器的功能，使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。
3）、使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue 过滤器去除humidity属性值为high的全部实例。
4）、使用离散化技术对数据集glass.arrf中的属性RI和Ba 进行离散化（分别用等宽，等频进行离散化）。
(1)打开已经安装好的weka,界面如下，点击openfile即可打开weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件
(2)打开文件之后界面如下：
(3)可对数据进行选择，可以全选，不选，反选等，还可以
链接数据库，对数据进行编辑，保存等。还可以对所有的属性进行可视化。如下图：
(4)使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。
(5)点击此处可以增加属性。如上图，增加了一个未命名的属性unnamed.再点击下方的remove按钮即可删除该属性.
(5)使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity属性值为high的全部实例。
没有去掉之前：
(6)去掉其中一个属性之后：
(7)选择choose里的removewithvalue：
weka 数据挖掘实验报告
weka 数据挖掘实验报告
Weka 数据挖掘实验报告
引言
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关系和规律的技术。Weka 是一
款流行的开源数据挖掘软件，它提供了丰富的算法和工具，可以帮助用户进行
数据挖掘分析。本实验旨在使用Weka软件对一个真实数据集进行挖掘分析，
并得出相关结论。
实验设计
本次实验选择了一个关于房价预测的数据集，其中包含了房屋的各种属性（如
面积、地理位置、建筑年代等）以及其对应的销售价格。我们将使用Weka软
件中的不同算法来对这个数据集进行挖掘分析，比较它们的效果和性能。
实验步骤
1. 数据预处理：首先，我们对数据集进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、
标准化数据等操作，以确保数据的质量和一致性。
2. 特征选择：接着，我们使用Weka中的特征选择算法来确定哪些属性对于房
价预测是最重要的，从而减少模型的复杂度和提高预测准确性。
3. 模型建立：然后，我们尝试了不同的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）来建立房价预测模型，并使用交叉验证等方法来评估模型的性能。
4. 结果分析：最后，我们对比了不同算法的预测效果和性能指标，得出了相关
结论并提出了改进建议。
实验结果
经过实验分析，我们发现决策树算法在这个数据集上表现较好，其预测准确性
和泛化能力都较高。而支持向量机和神经网络算法虽然在训练集上表现良好，但在测试集上的表现并不理想。此外，特征选择对于模型的性能和复杂度也有着重要的影响。
结论与展望
本实验通过Weka软件对房价预测数据集进行了挖掘分析，得出了不同算法的性能比较和结论。未来，我们将进一步探索更多的数据挖掘技术和算法，以提高模型的预测准确性和实用性。
数据挖掘6个实验实验报告
数据挖掘6个实验实验报告
中南民族⼤学计算机科学学院
《数据挖掘与知识发现》
综合实验报告
姓名
年级
专业软件⼯程
指导教师
学号
序号
实验类型综合型
2016年12 ⽉10 ⽇
⼀、使⽤Weka建⽴决策树模型
1、准备数据：在记事本程序中编制ColdType-training.arff，ColdType-test.arff。
2、加载和预处理数据。
3、建⽴分类模型。（选择C4.5决策树算法）
4、分类未知实例
⼆、使⽤Weka进⾏聚类
1、准备数据：使⽤ColdType.csv⽂件作为数据集。
2、加载和预处理数据。
3、聚类（⽤简单K -均值算法）
4、解释和评估聚类结果
三、完成感冒类型的相关操作及相应处理结果
1.加载了ColdType-training.arff⽂件后的Weka Explorer界⾯：
2.感冒类型诊断分类模型输出结果：
Sore-throat = Yes
| Cooling-effect = Good: Viral (2.0)
4.感冒类型诊断聚类结果：
Cluster centroids:
Cluster#
Attribute Full Data 0 1
(10) (5) (5) ================================================= Increased-lym Yes Yes No Leukocytosis Yes No Yes Fever Yes Yes Yes Acute-onset Yes Yes No Sore-throat Yes No Yes Cooling-effect Good Good Notgood Group Yes Yes No
数据挖掘WEKA实验报告
数据挖掘WEKA实验报告
一、实验目的
本实验旨在使用WEKA数据挖掘工具，对给定的数据集进行分析和挖掘，探索其中的隐藏规律和关联关系，为决策提供科学依据。
二、实验过程
1.数据集选择
2.数据预处理
首先，对数据集进行了探索性数据分析，了解数据的特征和分布情况。随后，针对缺失数据和异常值进行了处理操作，采用了替换和删除的策略，以保证数据的质量和准确性。
3.特征选择
使用WEKA提供的属性选择过程，对数据集中的特征进行了选择。通
过比较不同的特征选择算法（如信息增益、卡方检验、相关系数等），选
取了最优的特征子集用于后续的建模。
4.分类建模
为了预测年收入水平，我们选择了几个常用的分类算法进行建模和评估。包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林和支持向量机等。对于每一种算法，我们使用了10折交叉验证的方式进行模型的训练和测试，并记录了
准确率、召回率和F1值等指标作为评估结果。
5.结果分析
通过比较不同算法的评估结果，我们发现随机森林算法在该数据集上的表现最好，准确率达到了80％以上。决策树和朴素贝叶斯算法也有不错的表现，分别达到了75％和70％的准确率。而支持向量机算法的准确率相对较低，仅为60％左右。
三、实验总结
通过本次实验，我们学习并掌握了使用WEKA工具进行数据挖掘的基本操作和流程。通过数据预处理、特征选择和分类建模等步骤，我们成功地对给定的数据集进行了分析和挖掘，并得到了有意义的结果。
但是需要注意的是，数据挖掘并非一种万能的解决方案，其结果也往往受到多个因素的影响。因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的算法和方法，并对结果进行合理的解释和评估。
数据挖掘实验报告-聚类分析
数据挖掘实验报告（三）
聚类分析
姓名：李圣杰
班级：计算机1304
学号：1311610602
一、实验目的
1、掌握k-means 聚类方法；
2、通过自行编程，对三维空间内的点用k-means 方法聚类。
二、实验设备
PC 一台，dev-c++5.11
三、实验内容
1.问题描述：
立体空间三维点的聚类.
说明：数据放在数据文件中(不得放在程序中)，第一行是数据的个数，以后各行是各个点的x,y,z 坐标。
2.设计要求
读取文本文件数据，并用K-means 方法输出聚类中心 3. 需求分析
k-means 算法接受输入量k ；然后将n 个数据对象划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下：
2
1∑∑=∈-=k
i i
i
E C p m p (1)
其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
【数据挖掘-实验1】
实验一数据挖掘概念及Python初步
（1)实验目的
1.1上招聘网站，搜索“数据挖掘”、“数据仓库”，“Java软件工程师”，“C++软件工程师”，
“会计”等关键词，了解招聘市场对该领域的技能要求。
1.2 阅读《集体智慧编程》第四章，了解“搜索引擎”构建的步骤与搜索结果的评价方法。
1.3 利用Wing IDE开发环境，调试并运行《集体智慧编程》第四章的程序。
（2）实验报告包括内容
1.1
数据挖掘——1.数学、统计学、计算机相关专业，本科及以上学历，两年以上互联网数据分析经验
2.对数据驱动业务有深入理解，在数据与业务方面有很强的敏感度
3.逻辑思维缜密，独立思考能力强，具有强烈的进取心
4.掌握数据分析、挖掘方法，熟练使用SQL、Excel 等分析工具
5.掌握下列脚本语言Python/R/PHP/Shell 之一
6.熟悉基于MySQL/Oracle/Hadoop/Hive 平台的数据仓库
数据仓库——职责：1.对业务数据进行分析、建模，为业务部门的数据化运营供技术支持
2.设计合理的数据模型，支持对外的数据产品
3.数据仓库平台、ETL流程设计、优化
4.利用数据挖掘技术实现数据价值
技能要求：1、有大型数据仓库或数据挖掘项目实施经验，熟悉数据仓库方法论和ETL构
架，理解元数据管理
2、至少熟悉一种数据库、熟悉Java、C/C++等语言之一
3、熟悉linux平台，掌握Shell等脚本语言
4、有分布式计算平台（Hadoop,Hive更佳）经验者优先
5、性格积极乐观，诚信，有较强的语言表达能力
Java软件工程师——岗位职责：1、负责项目中的JA V A编码工作；
数据挖掘 实验报告
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告
引言：
数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息的技术和方法。在当今信息爆
炸的时代，数据挖掘在各个领域中扮演着重要的角色。本实验旨在通过应用数
据挖掘技术，探索数据中的隐藏模式和规律，以提高决策和预测的准确性。
一、数据收集与预处理
在数据挖掘的过程中，数据的质量和完整性对结果的影响至关重要。在本次实
验中，我们选择了某电商平台的销售数据作为研究对象。通过与数据提供方合作，我们获得了一份包含订单信息、用户信息和商品信息的数据集。
在数据预处理阶段，我们对数据进行了清洗、去重和缺失值处理。清洗数据的
目的是去除噪声和异常值，以确保数据的准确性。去重操作是为了避免重复数
据对结果的干扰。而缺失值处理则是填补或删除缺失的数据，以保证数据的完
整性。
二、数据探索与可视化
数据探索是数据挖掘的重要环节，通过对数据的分析和可视化，我们可以发现
数据中的潜在关系和规律。在本次实验中，我们使用了数据可视化工具来展示
数据的分布、相关性和趋势。
首先，我们对销售数据进行了时间序列的可视化。通过绘制折线图，我们可以
观察到销售额随时间的变化趋势，从而判断销售业绩的季节性和趋势性。其次，我们对用户的购买行为进行了可视化分析。通过绘制柱状图和饼图，我们可以
了解用户的购买偏好和消费习惯。
三、数据挖掘建模
在数据挖掘建模阶段，我们选择了关联规则和聚类分析两种常用的数据挖掘技术。
关联规则分析用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。通过关联规则分析，
我们可以了解到哪些商品经常被一起购买，从而为销售策略的制定提供参考。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告
一、实验背景
随着信息技术的飞速发展，数据呈爆炸式增长，如何从海量的数据
中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。数据挖掘作为一种有效
的数据分析手段，能够帮助我们发现数据中的隐藏模式、关系和趋势，为决策提供支持。本次实验旨在通过实际操作，深入了解数据挖掘的
基本原理和方法，并应用于具体的数据集进行分析。
二、实验目的
1、熟悉数据挖掘的基本流程和常用技术。
2、掌握数据预处理、数据建模和模型评估的方法。
3、能够运用数据挖掘工具对实际数据集进行分析，并得出有意义
的结论。
三、实验环境
1、操作系统：Windows 10
2、数据挖掘工具：Python 中的 sklearn 库
3、数据集：具体数据集名称
四、实验步骤
1、数据收集
从数据源获取了实验所需的数据集，该数据集包含了数据的相关描述，如字段、记录数量等。
2、数据预处理
数据清洗：检查数据中是否存在缺失值、异常值和重复值。对于缺失值，根据数据特点采用了均值填充或删除的方法；对于异常值，通过数据可视化和统计分析进行识别，并进行了适当的处理；对于重复值，直接删除。
数据标准化：为了消除不同特征之间的量纲差异，对数据进行了标准化处理，使用了 sklearn 库中的 StandardScaler 类。
3、特征工程
特征选择：通过相关性分析和特征重要性评估，选择了对目标变量有显著影响的特征。
特征提取：对于一些复杂的特征，采用了主成分分析（PCA）方法进行降维，减少了数据的维度，同时保留了主要的信息。
4、数据建模
选择了具体的模型，如决策树、随机森林、逻辑回归等作为本次实验的建模方法。
数据挖掘-文本分类实验报告
北京邮电大学
2015-2016学年第1学期实验报告
课程名称：数据仓库与数据挖掘
实验名称：文本的分类
实验完成人：
姓名：学号：
日期： 2015年 12月
实验一：文本的分类
1.实验目的
1)掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；
2)掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模；
3)掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器；
4)利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别；
5)掌握评价分类器性能的评估方法
2.实验分工
独立完成
3.实验环境
基于Windows平台，使用eclipse开发。
4.主要设计思想
4.1实验工具介绍
Eclipse：一个开放源代码的/基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。Eclipse最早是由IBM开发的，后来IBM将Eclipse作为一个开放源代码的项目发布。现在Eclipse 在协会的管理与指导下开发。
4.2特征提取与表达方法的设计
在此次实验中，我考虑了CHI特征提取的方法来建立数据字典。详细步骤见5.3描述。根据CHI特征提取，最终建立成数据字典，数据字典记录在目录E:\DataMiningSample\docVector下的allDicWordCountMap.txt文档中。
最终的特征向量表达方式为：文档类别标识_单词词频。如：alt.atheism_abstact 1.0。其中alt.atheism为此文本所属的类别，abstact 为对应的单词，1.0为该单词的词频数。
4.3 分类算法的选择
数据挖掘实验报告——实验一
湖南工程学院数据挖掘实验报告
图1
图2
数据的横向合并，将需要的2Excel个数据文件拖入数据编辑流窗口，在节点工具窗口中点击Record Ops选项卡中的Merge节点，并将其连接至Excel节点后面，右键点Edit选项。点击Merge，将左边框的月份移动到右边框，然后点击Ok,将Table节点添加在Merge节点后，执行数据流，得到结果
图3
图4
4数据的缺失值替补：
将数据CCSS_Sample.sav拖入数据流编辑窗口，在后面添加个Table节点，执行数据，发现a3a_2数据有多个异常值，进行数据异常值的修改，将Table节点换成Data Audit 节点，执行数据流，在Quality中找到a3a_2数据，发现有多个异常值，在Impute Missing 中选取Blank&Null Value,选中这一个变量，点击Generate,Miss,，Values SuperNode,然后选择Selected fields only，回到数据流窗口，将出现的Missing Impute Value节点至于CCSS_Sample.sav节点后，最后添加个Table节点执行数据流，发现异常值消除。
图5
数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告书
班级：
姓名：
学号：
指导老师：
一．数据的预处理
1.1 数据的导入
打开软件，在窗口中添加数据源，并进行编辑，在“文件”选项中找到需要添加的目录，录入数据源，即“信用卡交易-Data”数据文件，如图：
1.2 抽样
为了提高运行速度，减少数据记录数。需要通过“抽样”节点抽取部分样本进行分析研究。设定样本为随机抽取30%。如图：
1.3 过滤字段
数据文件中有没有涉及到的一部分字段，所以应该在本次分析中把这部分字段过滤掉。比如“都市化程度、退票、申请书来源、逾期”等。设置如图所示：
1.4 类型设置
由于原始数据的类型全部为“连续型”，其中有一部分不符合数据实际特点，为了分析要求，并根据现实情况中数据取值特点，分别更改各个字段的类型，具体类型如图所示：
1.5 汇总、重排字段
通过汇总研究，求出个人月收入的平均值和标准差，个人月开销的平均值和标准差，月刷卡额的合计和平均值等等，如图：
定制输出与学历的关系，排序字段首先显示。将学历设为第一个字段，年龄平均值设为第二个字段，如图：
1.6 数据的选择
丢弃性别女，年龄大于20的数据，然后在突出显示性别男，年龄大于35的记录，设置如下图示
执行后，弹出下图，显示记录皆为丢弃性别为女，年龄>20的记录之后的记录。
1.7 数据的抽样
从数据中抽取一部分数据进行数据分析。从第一条记录开始连续选取200条记录，如图：
同时标注家庭月收入模拟少于6000元。则下图表中，家庭月收入模拟这一栏红字数据全部是少于6000的记录。
1.8 汇总、选择、抽样数据预处理
知识发现与数据挖掘实验报告
知识发现与数据挖掘
实验报告
姓名：xxx
专业：xxxxxx
学号：xxxxx
2013 年 8 月 15日
实验一、频繁模式挖掘算法Apriori算法
一、实验目的
加强对Apriori算法的理解。
二、实验内容
编程实现Apriori算法，加深对其理解。
三、实验原理
该算法的基本思想是：首先找出所有的频繁项目集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频繁项目集产生的强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频繁项目集产生的期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频繁项目集，使用了递推的方法。
(一)、Apriori（发现频繁项目集）
输入：数据集D；最小支持数minsup_count。
输出：频繁项目集L。
（1）L1={large 1-itemsets};//所有支持读不小于minsupport的1-项目集
（2）、FOR （k=2;Lk-1≠Φ;k++）DO BEGIN
（3）C k = apriori-gen(L k-1 ,min_sup);//C k是k个元素的候选集
（4）FOR all transaction t ∈ D DO BEGIN
（5）C t = subset(C k,t);//C t是所有t包含的候选集元素
（6）FOR all candidate c ∈ C t DO c.count++;
（7）END
数据挖掘实习报告
数据挖掘
根据农业生产、销售的现实需要，农业决策信息挖掘系统的主要功能包括：(1)对原始数据进行整理，进行可视化处理和信息查询操作，打通信息壁垒；(2)通过深度学习技术，对现有数据进行未来的趋势预测，为农业生产提供一定程度的指导。
系统的实现过程主要包括：(1)系统架构的搭建；(2)系统数据库的设计；(3)深度学习算法的应用；(4)数据挖掘模型在Web平台中的融合。
1 前后端分离的系统架构
首先，系统架构是实现农业决策信息挖掘系统的基础，决定了系统业务的运行方式。传统的系统开发模式包括MVC模式等，但为了灵活应对农业决策信息挖掘系统中复杂多样的数据流。MVVM模式在逻辑上将系统分为Model、View、View Model三部分。Model是数据模型，在农业决策信息挖掘系统中代表不同的农业数据类型，用于定义修改数据和操作数据的业务逻辑。View代表农业决策信息挖掘系统界面组件，它将农业数据模型转化成页面的可视化组件，在实际的农业生产场景中提供给用户使用。View Model是一个用来同步View 和Model的对象，在MVVM架构中，View对象和Model对象之间没有直接的联系，而是通过View Model进行交互。
农业决策信息挖掘系统的构建将系统分为前端和后端。前端负责页面内容，后端负责数据供给和各种数据库操作。在MVVM模式下，前后端可以做到完全分离，并且前后端可独立开发和部署. 前后端分离的优势包括：(1)降低开发难度，提高开发效率，更好地实现系统各部分的需求，并且系统架构清晰，有利于后期对系统进行维护和进一步开发。(2)降低系统耦合度，使数据传输和渲染的过程更加清晰，大大提高了系统的健壮性。
数据挖掘实验报告python
数据挖掘实验报告python
1. 引言
数据挖掘是从大量的数据中发现知识和信息的过程。在本次实验中，我们使用Python编程语言来实现基本的数据挖掘任务。本实验旨在通过实践，掌握数据挖掘的基本概念和技术，如数据预处理、特征选择、分类算法等。
2. 数据加载与预处理
本实验中，我们使用了一个包含房屋价格和相关特征的数据集。首先，我们通过Python的pandas库读取数据集，并观察数据的基本信息。
python
import pandas as pd
读取数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
查看数据集的前几行
print(data.head())
查看数据集的基本信息
print(())
由于数据可能存在缺失值、异常值等问题，为了更好地进行数据挖掘任务，我们需要对数据进行一些预处理。在本实验中，我们采取的预处理方法有：
1. 数据缺失值处理：我们使用均值替代缺失的数值型数据，使用众数替代缺失的分类型数据。
2. 数据异常值处理：我们使用箱型图（boxplot）分析异常值，并通过删除或平均值替代的方式进行处理。
3. 数据归一化：我们使用标准化方法对数据进行归一化处理，以便于不同特征之间的比较。
python
处理缺失值
data['price'].fillna(data['price'].mean(), inplace=True)
data['bedrooms'].fillna(data['bedrooms'].mode()[0], inplace=True)
处理异常值
def remove_outliers(df):
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数据挖掘实验报告（一）
数据预处理
姓名：李圣杰
班级：计算机1304
学号：1311610602
一、实验目的
1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理
2.掌握链表的使用方法
3.掌握文件读取的方法
二、实验设备
PC一台，dev-c++5.11
三、实验内容
数据平滑
假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）：
(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
四、实验原理
使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值
五、实验步骤
代码
#include
#include
#include
#define DEEP 3
#define DATAFILE "data.txt" #define VPT 10
//定义结构体
typedef struct chain{
int num;
struct chain *next;
}* data;
//定义全局变量
data head,p,q;
FILE *fp;
int num,sum,count=0;
int i,j;
int *box;
void mean();
void medain();
void boundary();
int main ()
{
//定义头指针
head=(data)malloc(sizeof(struc t chain));
head->next=NULL;
/*打开文件*/
fp=fopen(DATAFILE,"r");
if(!fp)
exit(0);
p=head;
while(!feof(fp)){
q=(data)malloc(sizeof(struct chain));
q->next=NULL;
fscanf(fp,"%d",&q->num); /*读一个数据*/
p->next=q;
p=q;
count++;
}
/* 关闭文件 */
fclose(fp);
//输出
printf("源数据为:\n");
printf("共%d箱%d个数据\n",count/DEEP,count);
p=head->next;
count=1;
num=1;
while(p!=NULL){
if(count==1)printf("
箱%d:",num);
if(count==DEEP){
printf("%d\n",p->num);
num++;
count=1;
}
else{
printf("%d ",p->num);
count++;
}
p=p->next;
}
mean();
medain();
boundary();
scanf("%d",&i);
return 0;
}
//均值
void mean(){
printf("均值平滑后为：");
box=(int
*)malloc(sizeof(int)*num);
p=head->next;
count=1;
num=0;
sum=0;
while(p!=NULL){
if(count==DEEP){
count=1;
sum=sum+p->num;
box[num]=sum/DEEP;
sum=0;
num++;
}
else{
sum=sum+p->num;
count++;
}
p=p->next;
}
for (i=0;i printf("\n箱%d:",i+1); for (j=0;j printf("%d ",box[i]); } p=head->next; printf("\n离群值为："); while(p!=NULL){ for(i=0;i { for (j=0;j { if(abs(p->num-box[i])>(int)VPT ) { printf("\n箱%d:",i+1); printf("%d ",p->num); } p=p->next; } } } } //中值 void medain(){ printf("\n中值平滑后为：");